Hvad er MCP-servere (Model Context Protocol), og hvordan fungerer de?

Mads Henrichsen•3. April, 2024•4 min læsningstid

En ny standard for AI-kontekst

Model Context Protocol (MCP) er en åben standard designet til at forbinde AI-modeller med de systemer, hvor dataene faktisk ligger. Idéen bag MCP er at skabe en universal "adapter" mellem en AI-assistent (f.eks. en sprogmodel) og diverse datakilder eller værktøjer. I stedet for at bygge skræddersyede integrationer for hver enkelt database, applikation eller tjeneste, kan udviklere bruge MCP som et fælles protokol-lag.

Med MCP kan man enten:

Udbyde data gennem en MCP-server: Et letvægtsprogram der giver adgang til bestemte data eller funktioner via MCP-standarden.
Bruge en MCP-klient i AI-værktøjet: F.eks. en AI-chatbot eller en udviklingsplatform, der kan forbinde til alle tilgængelige MCP-servere.

Denne klient-server arkitektur betyder, at AI'en kan spørge MCP-serveren om information eller udføre en handling, og serveren vil hente data fra kilden (f.eks. en intern database, et filarkiv eller en tredjeparts API) og levere det tilbage i et format, AI-modellen forstår. MCP fungerer dermed som en to-vejs bro mellem AI og datasystemer: AI'en får den nødvendige kontekst til at give relevante svar eller udføre opgaver, og data forbliver struktureret og kontrolleret gennem en standardiseret protokol.

Rolle i AI-modeller og konteksthåndtering

En af de største udfordringer for avancerede AI-modeller er at have opdateret og kontekstuel viden. Ofte er sprogmodeller trænet på statiske datasæt, som kan være forældede eller begrænsede. MCP-servere løser dette problem ved at give modellen live-adgang til relevante oplysninger. For eksempel kan en AI-assistent via en MCP-server slå op i en virksomheds vidensbase, hente de nyeste salgsdata eller læse en fil, som brugeren henviser til – alt sammen i realtid.

MCP-serveren sikrer også, at disse forespørgsler sker på en sikker og struktureret måde. Den håndterer autentifikation og adgangskontrol, så AI'en kun får de data, den har tilladelse til. Desuden standardiserer MCP-formatet kommunikationen, hvilket gør det lettere for modellen at forstå og bruge indholdet korrekt.

Resultatet er, at AI-systemer kan bevare kontekst på tværs af forskellige værktøjer og data. En bruger kan starte en samtale om et projekt, og AI'en kan trække relevante dokumenter, kalenderaftaler og kode-repositorier ind i konteksten via MCP uden manuelle skift mellem systemer. Dette giver mere sammenhængende, præcise og nyttige AI-svar.

Eksempler på anvendelse af MCP

Takket være MCP's fleksible natur ser vi mange anvendelsesmuligheder:

Intern vidensassistent

Forestil dig en virksomhedschatbot, der kan besvare medarbejderes spørgsmål ved at hente information fra interne systemer. Via MCP-servere kan AI'en f.eks. få adgang til virksomhedens intranet, dokumentbibliotek eller CRM-system. Når en medarbejder spørger "Hvad er status på kunde X's ordre?" vil AI-assistenten gennem en MCP-server hente de nyeste ordredata fra ERP-systemet og give et opdateret svar – noget der før krævede en specialbygget integration.

AI-kodeassistent

I softwareudvikling kan MCP-servere forbinde en AI-assistent til udviklingsværktøjer. Eksempelvis kan en IDE med en AI-assistent bruge MCP til at læse fra versionsstyring (Git), søge i dokumentation eller endda køre test. Når en udvikler beder AI'en om at optimere en funktion, kan AI'en via MCP-servere slå op i projektets kodebase for lignende mønstre eller udføre et API-kald for at teste en ændring – alt sammen uden at forlade editoren.

Kundesupport-chatbot

En kundeservicebot kan drage fordel af MCP til at trække oplysninger fra flere kilder i én samtale. Den kan bruge en MCP-server til at slå kundens historik op i supportdatabasen, en anden MCP-server til lagerstatus i et inventoriesystem, og måske en tredje til at hente forsendelsesoplysninger fra et eksternt fragtsystem. Dette muliggør komplette svar som: "Din ordre #12345 blev afsendt i går, og den forventes leveret i morgen ifølge UPS." AI'en har ikke denne viden af sig selv – den fik den ved at kalde de rigtige MCP-servere i baggrunden.

Disse eksempler illustrerer, hvordan MCP-servere kan fungere som standardiserede "plugins" på tværs af mange domæner. Udviklere behøver ikke lave den samme integration flere gange til forskellige AI-platforme; har man først udviklet (eller hentet) en MCP-server til f.eks. Salesforce, kan den bruges af enhver MCP-kompatibel AI-klient. Det gør det hurtigere at rulle AI-løsninger ud i praksis.

Fordele ved MCP-servere

MCP-servere bringer en række fordele til både udviklere og organisationer:

Standardiseret integration: En af de primære fordele er, at MCP giver én fælles protokol i stedet for mange ad hoc-løsninger. Dette kan sammenlignes med USB-standarden for elektronik – uanset enhedsproducent passer USB-stikket. På samme måde kan AI-værktøjer via MCP tilgå forskellige datakilder uden særskilt tilpasning for hver kilde.
Genbrugelige connectors: MCP fremmer et økosystem af genanvendelige MCP-servere. Udviklere kan bygge en MCP-server til et system (f.eks. Google Drive, Slack eller en SQL-database) én gang og derefter genbruge den på tværs af flere AI-modeller og klienter. Det sparer tid og ressourcer, da man ikke skal genopfinde integrationen for hver ny AI-platform.
Aktuel kontekst og bedre svar: Fordi AI-modellen kan hente frisk data on-demand, bliver dens svar mere relevante og opdaterede. Modellen er ikke længere begrænset til sin træningsdata eller brugerinput alene. Dette er kritisk for forretningsbrug, hvor faktuel nøjagtighed og opdateret information er nødvendig (tænk på juridiske dokumenter, finansdata eller supportoplysninger).
Fleksibilitet og leverandøruafhængighed: MCP er åben og leverandør-neutral. Virksomheder kan skifte mellem forskellige AI-modeller eller platforme uden at skulle omskrive alle integrationer – så længe den nye platform understøtter MCP, kan den bruge de eksisterende MCP-servere. Det giver en frihed til at vælge den bedste AI-løsning uden at blive låst af tidligere integrationsarbejde.
Sikkerhed og adgangskontrol: MCP er designet med sikkerhed for øje. Protokollen standardiserer, hvordan autentifikation sker, og giver mulighed for at definere brugspolitikker. Det betyder, at følsomme data kan holdes inden for virksomhedens egne rammer (især hvis man kører MCP-servere lokalt), og at AI'en kun kan tilgå det, den skal. Samtidig kan alle kald logges og overvåges via MCP-serveren, hvilket øger gennemsigtigheden i, hvilke data AI'en bruger.
Forenklet vedligeholdelse: I takt med at en organisation vokser og benytter flere datakilder, bliver skræddersyede integrationer svære at vedligeholde. MCP's ensartede tilgang gør fejlfinding enklere – der er fælles mønstre for, hvordan ting hænger sammen. Opdateringer til et system kræver ofte kun justering i den tilhørende MCP-server, fremfor ændringer i flere forskellige integrationslag.

Ulemper og overvejelser ved MCP-servere

Som med enhver ny teknologi, er der også nogle udfordringer og ulemper ved MCP-servere, man bør have in mente:

Modenhed og udbredelse: MCP er et relativt nyt initiativ (introduceret i slutningen af 2024), så økosystemet er stadig under udvikling. Det betyder, at ikke alle AI-platforme eller tjenester endnu understøtter MCP, og antallet af færdige MCP-servere kan være begrænset inden for visse domæner. Tidlige adoptanter må muligvis bruge ekstra tid på at bygge egne MCP-servere eller vente på, at standarden modnes yderligere.
Ekstra kompleksitet i arkitekturen: Selvom MCP forenkler integrationer på lang sigt, tilføjer det et ekstra lag til systemarkitekturen. Ud over AI-modellen og datakilden skal man nu også have en MCP-server kørende som mellemled. Dette mellemled kan være en kilde til fejl eller forsinkelser, hvis det ikke er opsat korrekt. Teams skal sætte sig ind i MCP-specifikationen og sikre, at MCP-serverne kører stabilt, hvilket introducerer en ny driftsopgave.
Ydelse og latenstid: Afhængigt af implementeringen kan der være en vis overhead i at bruge MCP frem for direkte API-kald. AI'en skal kommunikere via MCP-protokollen, og MCP-serveren skal hente data og sende det tilbage. Hvis MCP-serveren er langsom eller hvis der opstår netværkslatens (især ved servere, mere om dette nedenfor), kan det påvirke, hvor hurtigt AI'en kan levere et svar. Optimering og gode serverressourcer er derfor vigtige for at mindske eventuel ydelsespåvirkning.
Krav til vedligehold og drift: At indføre MCP betyder også, at man påtager sig ansvaret for at drifte disse MCP-servere. I en lille skala (lokalt) er det måske trivielt, men i en stor organisation skal MCP-servere forretningskritiske systemer administreres med overvågning, sikkerhedsopdateringer og backup, præcis som alle andre services. Det er en ny komponent i IT-stakken, som kræver kompetencer og opmærksomhed.
Sikkerhedsrisici ved forkert brug: Hvis MCP-servere ikke konfigureres korrekt, kan de potentielt åbne adgang til data, som AI'en eller brugeren ikke burde se. Forkerte adgangsindstillinger eller manglende autentificering kan udgøre en risiko. Desuden skal man have tillid til, at AI-klienten håndterer data ansvarligt. Hvis en AI-model har adgang til at skrive til et system gennem en MCP-server (fx oprette tickets i et system), skal der være de rette kontroller for at undgå misbrug eller fejlhandlinger.

Kort sagt kræver MCP en afvejning: fordelene i form af standardisering og bedre AI-kontekst versus den ekstra indsats det kræver at implementere og drifte korrekt. For mange vil fordelene veje tungt, men det er vigtigt at planlægge udrulningen omhyggeligt.

Sammenligning af lokale og remote MCP-servere

MCP-servere kan køre lokalt (på din egen maskine eller i dit interne netværk) eller som remote (hostet eksternt, fx i skyen). Valget mellem lokal og remote har indflydelse på flere faktorer: ydelse, skalerbarhed, sikkerhed samt drift og vedligehold. Her er en sammenligning inden for hver kategori:

Ydelse (Performance)

Lokale MCP-servere: Kører på samme fysiske maskine eller netværk som AI-klienten. Dette giver typisk lav latenstid, da AI'en kan kommunikere med serveren uden at skulle ud på internettet. Dataudveksling kan ske meget hurtigt via interne processer eller lokalnet, og læse/skrive-adgang til lokale filer eller databaser er relativt hurtig. For individuelle brugere eller enkeltstående applikationer betyder det, at svaret fra AI'en kommer prompt, selv når den henter kontekst via MCP.

Remote MCP-servere: Kører på en ekstern server (f.eks. på en cloud-platform eller en ekstern datacenter). Her skal data sendes over netværket, hvilket introducerer noget netværkslatens. Responstiden afhænger af internetforbindelsen og afstanden mellem AI-klienten og serveren. For en organisation kan man dog placere MCP-servere tæt på de tjenester, de forbinder til – eller tæt på hvor AI-modellen kører – for at optimere ydelsen. En fordel ved remote er, at de kan have adgang til kraftigere hardware; selvom der er en netværksomkostning, kan selve databehandlingen være hurtig, hvis serveren er effektiv. I praksis vil lokale MCP-servere oftest være hurtigst for en enkelt bruger, mens remote kan være nødvendige, når mange forespørgsler skal håndteres samtidig uden at belaste en lokal maskine.

Skalerbarhed

Lokale MCP-servere: Er begrænset af ressourcerne på den lokale maskine. De er fine til små skala behov – f.eks. en udvikler på sin egen PC eller en enkelt server, der håndterer AI-integrationer for et afgrænset team. Men hvis antallet af brugere eller mængden af data stiger markant, kan en lokal MCP-server blive en flaskehals. Man kan ikke uden videre skalere en lokal proces ud til at håndtere hundredevis af samtidige anmodninger; det ville kræve at man deployer flere instanser manuelt på flere maskiner, hvilket bliver komplekst.

Remote MCP-servere: Er velegnede til skalerbarhed. Ved at placere MCP-servere i skyen eller på dedikerede servere, kan man opskalere ved at tilføje mere CPU, hukommelse eller ved at køre flere parallelle instanser bag en load balancer. Hvis en hel virksomhed bruger de samme MCP-servere til at tilgå data, kan man dimensionere infrastrukturen til at håndtere spidsbelastninger. Cloud-udbydere giver også mulighed for autoskalering – dvs. automatisk at skrue op for kapaciteten når belastningen stiger. Dermed kan servere betjene mange brugere og komplekse workloads på en måde, som en lokal opsætning ikke kunne uden betydelig investering i hardware. Ulempen er, at det kræver mere planlægning at skalere korrekt (samt udgifter til drift), men fleksibiliteten er langt større end ved lokale instanser.

Sikkerhed

Lokale MCP-servere: En lokal MCP-server kører inden for virksomhedens eget miljø, hvilket kan give høj datasikkerhed. Følsomme oplysninger forlader ikke det interne netværk, hvis både AI-klient og MCP-server er lokaliseret der. Dette er ideelt for organisationer med strenge compliance-krav, hvor data slet ikke må sendes ud af huset. Desuden har virksomheden fuld kontrol over adgang – det er lettere at begrænse hvem eller hvad der kan kontakte en MCP-server, når alt kører lokalt. Dog skal man være opmærksom på, at hvis AI-modellen selv kører som en cloud-tjeneste (f.eks. en online AI-service), så vil data fra den lokale MCP-server stadig blive sendt ud til modellen i skyen. I sådanne tilfælde er det vigtigt kun at sende de nødvendige data og anonymisere eller filtrere følsomme elementer. Overordnet set minimerer lokale MCP-servere risikoen for eksterne angreb, da de ikke eksponeres på nettet, men det betyder også, at sikkerheden hviler på virksomhedens interne beskyttelse mod f.eks. insider-trusler eller lokale systemhuller.

Remote MCP-servere: Her er forbindelsen over internettet en central faktor. Kommunikation mellem AI-klient og MCP-server skal beskyttes med kryptering (typisk HTTPS/TLS), og der skal anvendes robust autentificering, så kun autoriserede systemer kan kalde MCP-serveren. En velkonfigureret server kan absolut være sikker – moderne cloud-platforme tilbyder avancerede sikkerhedsforanstaltninger, netværksisolering, overvågning og DDoS-beskyttelse, som kan overstige, hvad en lokal pc normalt har. Men data, der bevæger sig over netværket, er altid potentielt udsat, så man skal sikre sig at intet følsomt bliver opsnappet eller lagret uretmæssigt undervejs. Et andet aspekt er adgangskontrol: hvis en MCP-server i skyen leverer data til flere forskellige klienter eller afdelinger, skal den være omhyggeligt konfigureret, så hver kun ser sine egne data (multi-tenant sikkerhed). På plussiden giver servere centraliseret kontrol: sikkerhedsopdateringer og patches kan rulles ud ét sted, og adgangslogning kan samles, hvilket gør det nemmere at opdage uautoriserede forsøg eller anomalier. Samlet set kan begge tilgange være sikre, men lokale servere giver naturlig isolation, mens servere kræver streng netværkssikkerhed og overvågning.

Drift og vedligehold

Lokale MCP-servere: Fra et drifts- og vedligeholdelsesperspektiv er lokale MCP-servere typisk enkle for den enkelte bruger men kan være udfordrende i stor skala. Hvis MCP-serveren er indbygget i en desktop-applikation (som f.eks. Claude Desktop), kan den starte automatisk i baggrunden uden at brugeren mærker det. For en udvikler eller power-user er det ofte lige til at køre en MCP-server lokalt for at eksperimentere. Vedligeholdelse begrænser sig til at opdatere softwaren af og til, og fejlfinding påvirker kun det ene miljø. Men for en IT-afdeling, der skal sørge for at måske hundrede brugere har de nyeste MCP-integrationsmoduler lokalt, kan det være besværligt. Der er ingen central overvågning af alle de lokale instanser – hvis én brugers MCP-server stopper, opdager man det måske ikke med det samme. Desuden skal opdateringer udrulles til hver klientmaskine individuelt, medmindre man laver en eller anden central styring af arbejdsstationerne. Så lokal drift er lav-effort i små opsætninger, men skalerer dårligt mht. administration.

Remote MCP-servere: Her er tilgangen mere som ved klassiske server-applikationer. Man har typisk et dedikeret DevOps/SRE-team eller en IT-administrator til at drifte MCP-serverne centralt. Fordelen er, at alt er samlet: man kan overvåge serverens status, ydeevne og logfiler ét sted. Opstår der et problem, kan teamet reagere hurtigt uden at skulle instruere slutbrugere. Opdateringer og nye versioner af MCP-servere kan rulles ud centralt, hvilket sikrer at alle brugere får forbedringerne med det samme. Backup og redundans kan implementeres for at øge pålideligheden – noget der er svært med spredte lokale instanser. Ulempen er naturligvis, at man skal have ressourcerne til at køre denne drift: servere skal hostes (ofte mod en løbende omkostning i cloud eller on-prem datacenter), og der skal være folk med kompetencer til at vedligeholde systemet. Fejltolerance og overvågning bliver en del af billedet – f.eks. skal man sikre oppetid, så AI-assistenterne altid kan nå deres MCP-servere, også uden for arbejdstid, hvis de er kritiske. For mange større virksomheder vil denne centralisering dog være et plus, da det matcher deres øvrige IT-drift: hellere én solid service at vedligeholde end mange uafhængige komponenter på brugernes maskiner.

Konklusion

MCP-servere repræsenterer et spændende skridt fremad i måden, vi integrerer AI-modeller med omverdenen på. Ved at standardisere kontekst-adgangen gør MCP det lettere at bygge intelligente systemer, der kan trække viden fra alle hjørner af en organisation uden et virvar af specialintegrationer. For virksomheder betyder det hurtigere implementering af AI-assistenter, der forstår virksomhedens data, og for udviklere betyder det færre gentagelser af det samme integrationsarbejde.

Der er naturligvis overvejelser omkring drift, sikkerhed og initial investering i at lære protokollen at kende. Men efterhånden som MCP modnes, og flere open source-konnektorer bliver tilgængelige, vil disse servere kunne blive en byggeblok i enhver AI-løsning på linje med databaseforbindelser eller API-gateways i dag.

Kort sagt giver MCP-servere AI'en en direkte linje til konteksten – hvad enten det er lokalt i dit eget miljø for maksimal kontrol, eller via skalerbare servere for at betjene en hel organisation. Med den rigtige tilgang kan MCP være nøglen til at låse det fulde potentiale op i AI, så den altid svarer med det mest relevante, opdaterede og korrekte grundlag.